[xval, f1, f2, err_a, err_b, b_err_a, b_err_b, post_1_a, post_1_b, post_2_a, post_2_b evi_a, evi_b, cond_err_a, cond_err_b, boundary_err_a, boundary_err_b, bound_a, bound_b] = bsp3_2()
% Die gesamte Logik befindet sich im file bsp3_2.m hier werden lediglich
% die dort ermittelten Werte formatiert ausgegeben
% xval - Werte von -3 bis +9 in 0.1 Schritten
% f1, f2 - Werte der Normalverteilungen
% err_a, err_b - Fehlerraten
% b_err_a, b_err_b - Bayes Fehlerraten
% post_1_a, post_2_a, post_1_b, post_2_b - Posteriori Wahrscheinlichkeiten
% evi_a, evi_b - Randwahrscheinlichkeiten
% cond_err_a, cond_err_b - bedingte Fehlerwahrscheinlichkeiten
% boundary_err_a, boundary_err_b - Fehlerraten bei Entscheidungsgrenze xp=4
% bound_a, bound_b - Bayes-Entscheidungsgrenzen
% das suffix _a ist bezeichnend fuer die Aufgabenstellung 
% P(w1)=0,5 und P(w2)=0,5
% das suffix _b ist bezeichnend fuer die Aufgabenstellung 
% P(w1)=0,9 und P(w2)=0,1

%% Error Rate bei der Grenze x = 4
disp(['P(w1)=0,5 und P(w2)=0,5   Error Rate (xp=4) = ', num2str(boundary_err_a)]);
disp(['P(w1)=0,9 und P(w2)=0,1   Error Rate (xp=4) = ', num2str(boundary_err_b)]);

%% Bayes Error Rate
disp(['P(w1)=0,5 und P(w2)=0,5   Bayes Error Rate = ', num2str(b_err_a)]);
disp(['P(w1)=0,9 und P(w2)=0,1   Bayes Error Rate = ', num2str(b_err_b)]);

%% Error Rate bei Bayes Klassifizierung
disp(['P(w1)=0,5 und P(w2)=0,5   Error Rate = ', num2str(err_a)]);
disp(['P(w1)=0,5 und P(w2)=0,5   Error Rate = ', num2str(err_b)]);

%% Entscheidungsgrenzen fuer Bayes Klassifizierung
disp(['P(w1)=0,5 und P(w2)=0,5   Entscheidungsgrenze bei x = ', num2str(bound_a)]);
disp(['P(w1)=0,5 und P(w2)=0,5   Entscheidungsgrenze bei x = ', num2str(bound_b)]);

subplot(2, 4, 1);
plot(xval, post_1_a, xval, post_2_a);   % Plot der Posteriors fuer P(w1)=0,5 und P(w2)=0,5
subplot(2, 4, 2);
plot(xval, post_1_b, xval, post_2_b);   % Plot der Posteriors fuer P(w1)=0,9 und P(w2)=0,1
subplot(2, 4, 5);
plot(xval, cond_err_a);     % Plot der bedingten Fehlerraten fuer P(w1)=0,5 und P(w2)=0,5
subplot(2, 4, 6);
plot(xval, cond_err_b);     % Plot der bedingten Fehlerraten fuer P(w1)=0,9 und P(w2)=0,1
subplot(2, 4, 4);
plot(xval, f1, xval, f2);   % Plot der beiden Normalverteilungen
